Kundenzielgruppe segmentieren

aws KI Marktplatz

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In Marketing und Vertrieb können wir die Effektivität unserer Kampagnen und Vertriebsaktivitäten wesentlich erhöhen, wenn wir diese Aktivitäten auf unterschiedliche Kundentypen zuschneiden anstatt mit der sprichwörtlichen Gießkanne alle Kunden mit einer einheitlichen Ansprache zu bearbeiten.

Kunden reagieren nachweislich besser auf individuell abgestimmte Werbeinhalte, als auch pauschale Kampagnen. Der traditionelle Zugang zur Segmentierung von Konsumentengruppen ist die Kategorisierung nach Alter und Geschlecht unter der Annahme, dass eben diese Eigenschaften das Konsumverhalten erklären können und als Basis für Konsumprognosen herangezogen werden können. In Zeiten sich differenzierender Lebensstile und variierender Geschlechterrollen haben klassische Segmentierungsmethoden ausgedient. Für eine starke, verlässliche Prognose suchen wir in der dokumentierten Kaufhistorie, dem Kauf- und Informationsverhalten, sowie in der Datenbank enthaltende Kundeneigenschaften, die tatsächlich zukünftiges Kundenverhalten prognostizieren können.

Daten- und KI-getriebene Kundensegmentierung erzielt besonders bei großen Kundenstämmen im B2C- und B2B-Bereich mit reichhaltigen historischen Verkaufsdaten einen Mehrwert.

Dieser KI-Anwendungsfall funktioniert wie folgt: Zuerst suchen Algorithmen in unserem Kundenstamm nach Mustern bzw. Kundengruppen, die sich in Hinblick auf ihr Konsumverhalten ähneln und sich gleichzeitig ausreichend gegenüber anderen Kundengruppen abgrenzen. Dann erfolgt die Analyse welche Eigenschaften oder Verhaltensweisen allen Kunden einer Kundengruppe gemein sind. Diese Eigenschaften werden dann für die Prognose von Kaufverhalten herangezogen. So können wir u.U. feststellen, dass eine Kundengruppe, die sich besonders für eine Produktgruppe interessiert, viel höhere Preise akzeptiert, oder keinen Wert auf Serviceleistungen legt. Wir werden feststellen, das manche Gruppen besser auf Werbung oder auf Rabattaktionen ansprechen, etc. Entsprechend können Sie Kosten sparen und Umsatzchancen erhöhen.

Durch das bessere Verständnis der Entscheidungs- und Konsumprozesse unserer Kunden können wir im nächsten Schritt segmentspezifische bis individualisierte Kampagnen ausspielen und so die Treffsicherheit unserer Marketing- und Vertriebsaktivitäten wesentlich verbessern.

Die Grundlage für diesen KI-Anwendungsfall bildet eine reichhaltige Kundendatenbank, die mit historischen Daten über Verkäufe und Kundeninteraktionen verknüpft ist. Sie sollten sich die Frage stellen, ob bereits heute alle Kundeninteraktionen, Verkäufe, Serviceaufträge etc. digital nachvollziehbar sind und in Ihren Datenbanken automatisiert abgelegt werden. Ist das nicht der Fall, sollten sie ebendiese Grundlage für den vorliegenden und ähnliche KI-Anwendungsfälle schaffen.

Kundensegmentierung funktioniert auch mit statistischen und mathematischen Verfahren ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. KI-gesteuerten Segmentierungswerkzeugen gelingt es jedoch oft tieferliegende Muster in den Kundendaten freizulegen und Ihnen so überraschende Umsatzchancen und Wettbewerbsvorteile zu ermöglichen.

Software Competence Center Hagenberg (SCCH)

Forschungsunternehmen im Bereich Data - und Software Science

Anwendungsfelder Big Data
Standort Oberösterreich
Mitarbeiter

 

cognify GmbH

Hebelung der Wertschöpfung durch den Einsatz von Datascience

Anwendungsfelder Retail & e-Commerce
Standort Salzburg
Mitarbeiter 22

 

Schindler IT-Solutions GmbH

KI unterstützte Softwarelösungen, Digitalsierung, Automatisierung, Datenschutz, DSGVO

Anwendungsfelder
Standort Niederösterreich
Mitarbeiter

 

sartori-software.com

Software Entwicklung für die internationale Pharmaindustrie seit 1999, supercharged mit Deep Learning und Neural Networks seit 2017.

Anwendungsfelder
Standort Niederösterreich
Mitarbeiter

 

Levata GmbH

Wir schließen die Lücke zwischen Industrie und Forschung!

Anwendungsfelder Manufacturing
Standort Steiermark
Mitarbeiter 3

 

Next One GmbH

Willkommen bei Next One, the data intelligence company! Wir verwandeln Ihre Marketingdaten in wertvolle Erkenntnisse und konkrete Handlungsempfehlungen für Ihr Unternehmen. Dazu verwenden wir Methoden aus Data Science & Künstlicher Intelligenz. In einem Satz: We make you (data) richer. Besuchen Sie uns auf unserer Website um mehr zu erfahren. - Ihr Next One Team

Anwendungsfelder
Standort Wien
Mitarbeiter

 

DAIN Studios Austria GmbH

DAIN Studios wurde in 2016 in Helsinki und Berlin gegründet und berät seit 2018 Kunden in Österreich. Wir entwickeln und realisieren Daten- sowie KI-Strategien und implementieren praktische Machine-Learning-Lösungen, Datenplattformen und -anwendungen, für mehr als 100 Kunden in allen Branchen (Finanz, Telekommunikation, Retail, Media, Pharma, Manufacturing (Industrial & Consumer) uVm). Mit unserer DAIN Academy helfen wir Führungskräften und Experten, KI zu verstehen und anzuwenden.

Anwendungsfelder
Standort Wien
Mitarbeiter

 

FYNEST Agency GmbH

FYNEST Agency wurde in 2021 als Personengesellschaft etabliert und mit 1.1.2022 in eine GmbH umgewandelt. Wir sind eine AI-basierte Digitalagentur mit Fokus auf Umsatz- und Gewinnmaximierung mit dem Claim "Likes don´t pay our bills, sales do!" Zu unseren Kunden zählen u.a. Share International, Kunst Uni Graz, Stadt Weiz, Dallmayr, Bundesverband der Ind. Kommunikation (BVIK), Institut für Sales & Marketing Automation aber auch Start-ups wie zB Talto, Makava, DDX Hair GmbH und v.a.m.

Anwendungsfelder
Standort Steiermark
Mitarbeiter